كيفية استعداد مرافق الخدمات للطقس القاسي باستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي

يمكن أن تكون أحداث الطقس القاسية كارثية على الأشخاص والبيئة على حد سواء. ولكن الفيضانات المفاجئة والأعاصير والعواصف الشتوية تؤثر أيضًا بشكل عميق في مرافق الخدمات. نظرًا إلى أن الكهرباء تشكل العمود الفقري للحياة الحديثة وعمليات الأعمال، فإن انقطاع التيار الكهربائي يمكن أن يكون له عواقب كارثية تتطلب أكثر من مصباح يدوي وراديو يعمل بالبطاريات لحلها. اليوم، تواجه مرافق الخدمات هذه التحديات والمخاطر من خلال الابتكار، بالاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي للتحضير للحدث القادم.

في عام 2023، شهدت الولايات المتحدة 28 حدثًا منفصلاً من الكوارث الجوية والمناخية (الرابط خارج موقع ibm.com)، تتراوح بين العواصف الرعدية الشديدة والحرائق البرية، والتي تسببت في أضرار تُقدّر بحوالي 92 مليار دولار أمريكي. ومع ذلك، خلال السنوات الـ 12 الماضية، واجهت الولايات المتحدة ما لا يقل عن خمس حالات تسببت فيها الأحوال الجوية المتجمدة غير المتوقعة في انقطاعات وأثرت في موثوقية الشبكة.

في عام 2021، تسببت العاصفة الشتوية أوري (الرابط خارج موقع ibm.com) في دمار واسع في تكساس، تاركة أكثر من 4.5 ملايين شخص من دون كهرباء، وتسببت في خسائر اقتصادية تتراوح بين 80 و130 مليار دولار أمريكي. ومع انخفاض درجات الحرارة، بدأت محطات الطاقة التي تعتمد على أنواع وقود مختلفة في التعطل. فأصبح من الواضح أن النظام بأكمله لم يكن مستعدًا لمثل هذه الظروف القاسية من التجمد، وبدأت مرافق الخدمات في تطبيق "تقليل الأحمال"، ما أدى إلى انقطاع التيار الكهربائي في المدينة بأكملها. وفي ديسمبر 2022، ضربت العاصفة الشتوية إيليوت (الرابط خارج موقع ibm.com) شبكة الربط الكهربائي الشرقي للولايات المتحدة، ما أدى إلى انقطاع غير مخطط لإنتاج 90,500 ميغاواط.

يمكن العثور على جذور الأضرار المالية والانقطاعات وعدم موثوقية الشبكة في هذه التحديات الرئيسية التي تجتاح مرافق خدمات الولايات المتحدة:

1. عدم القدرة على تحديد الأصول المعرضة للخطر: تعمل العديد من شركات المرافق الأمريكية على بنية تحتية قديمة (مثل خطوط الكهرباء) تكون عرضة للأعطال عند تعرضها لظروف جوية قاسية مثل الأمطار الغزيرة ومياه الفيضانات والرياح الشديدة. يُعد تحديد الأصل المعرض للخطر مسبقًا تحديًا رئيسيًا لمرافق الخدمات.
2. عدم فعالية التنبؤات بانقطاع التيار الكهربائي: تواجه العديد من مرافق الخدمات صعوبة في التنبؤ بدقة بانقطاعات الكهرباء، وبالطلب على الطاقة والحمل، بسبب نقص معطيات توقعات الطقس وتفاوت البيانات وعدم كفاية التقنية المناسبة. ومن الجدير بالذكر أنه خلال العاصفة الشتوية إيليوت، تم تقدير إجمالي الحمل بأقل من الواقع بمقدار 23,047 ميغاواط.
3. تأخر أو عدم كفاية وقت الاستجابة: بسبب نقص التقنية المتقدمة وعدم القدرة على التنبؤ بالأحداث المستقبلية بدقة، لا تستطيع مرافق الخدمات تحريك الفرق بشكل فعال، ما يؤدي إلى تأخر في وقت الاستجابة.
4. الفشل في الالتزام بمعايير التأهيل لفصل الشتاء أو إجراء الفحوصات بكفاءة: وفقًا لتوجيهات لجنة تنظيم الطاقة الفيدرالية (الرابط موجود خارج موقع ibm.com)، يجب على مرافق الخدمات وضع خطط استعداد لفصل الشتاء، بما في ذلك قوائم الفحص والصيانة لإجراءات حماية وحدات التوليد من التجمد. ويؤدي عدم الالتزام بمعايير التأهيل لفصل الشتاء والفشل في إجراء الفحوصات بشكل دقيق قبل العواصف إلى تجمد المعدات والأنابيب.
5. إدارة غير فعّالة للنباتات: يتسبب تماس النباتات مع خطوط مرفق الخدمات وأعمدته في معظم انقطاعات الكهرباء، وتُعد إدارة النباتات واحدة من أكبر النفقات المدرجة في ميزانيات مرافق الخدمات. وتنفق مرافق الخدمات ما يصل إلى 8 مليارات دولار أمريكي سنويًا على إدارة الخطوط الهوائية والنباتات.

بالإضافة إلى هذه التحديات، تُعد خسائر وحدة التوليد غير المخطط لها وانخفاض إنتاج الغاز الطبيعي من العوامل المساهمة المهمة.

رغم حتمية الكوارث الطبيعية، تمكّن البيانات والذكاء الاصطناعي وتحليلات الطقس الذكية وإنترنت الأشياء والتقنيات الجغرافية المكانية وإدارة الأصول المتقدمة من رفع مستوى إدارة الكوارث وتعزيز صمود الشبكة الكهربائية.

يوفر الدمج بين IBM® Maximo® Application Suite (MAS) وIBM® Environmental Intelligence Suite أداة قوية تمكّن مرافق الخدمات من الاستعداد بفعالية للطقس القاسي:

1. الصيانة المرتكزة على الموثوقية:

تشكّل الأصول القديمة، جنبًا إلى جنب مع عدم القدرة على تحديد الأصول المعرضة للخطر مسبقًا، بيئة معقدة وخطيرة لشركات المرافق. تعالج شركة IBM هذه التحديات من خلال دمج صيانة الموثوقية المركزة (RCM) وإدارة أصول المؤسسة (EAM) وقدرات إدارة أداء الأصول (APM) في منصة واحدة متكاملة. يتيح تطبيق IBM Maximo Reliability Strategies تنفيذ العمليات من البداية للنهاية لبدء دراسات RCM وإكمالها ونشرها وتتبع النتائج. وتمكّن هذه القدرات المتقدمة المؤسسات من اتخاذ قرارات صيانة قائمة على البيانات، والتركيز على الأصول الحرجة والمعرضة للخطر، وتخصيص مستوى الصيانة بدقة وفق ما تحتاجه المؤسسات للحفاظ على وظائفها. يمكن لشركات المرافق أيضًا تطوير إستراتيجيات لمعايير الموثوقية في الطقس البارد تكون مخصّصة لكل أصل على حدة.


وبتعمق أكثر، تساعد إدارة أداء الأصول (APM) مع MAS المؤسسات على تحديد كيفية فشل الأصول وموعدها، وتكشف الأصول المعرضة للخطر مسبقًا حتى تتمكن من اتخاذ الإجراءات الفورية. باستخدام أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل IBM Maximo Monitor وIBM Maximo® Health وIBM Maximo Predict، يمكن لمرافق الخدمات تحسين إستراتيجيات الصيانة، وخفض تكاليفها، وإطالة عمر الأصول من خلال فهم حالة الأصول والمخاطر المرتبطة بها بشكل استباقي. يمكن لميزات هذه المنصة تعزيز أداء الأصول في الظروف القصوى، ما يقلل من وقت التعطل غير المخطط له.

2. التنبؤ بحدوث الانقطاعات:

تمكّن MAS، بالتعاون مع IBM Environmental Intelligence Suite – توقع الانقطاعات، مرافق الخدمات من التنبؤ بالانقطاعات ومراقبتها حسب الموقع بثقة أكبر، من خلال استخدام بيانات الذكاء الجوي واتخاذ الإجراءات المناسبة. ويحسن هذا النهج الاستجابة للطلب، ما يتيح إصلاح الأصول مسبقًا والتجهيز والاندماج السريع لمحطات التوليد الاحتياطية في الشبكة. كمثال، اكتشف كيف نفذت IBM تطبيق IBM Environmental Intelligence Suite – توقع الانقطاعات بنجاح لشركة Hydro One، ما أدى إلى تحسن بنسبة 33% في استعادة الكهرباء خلال عاصفة جليدية.

3. إدارة الخدمة الميدانية:

لتجاوز تحديات التأخر في استجابة الفرق والتفتيشات الورقية، يمكن لمرافق الخدمات الاستفادة من قوة IBM Maximo Mobile وMAS. وتوفر هذه المنتجات إدارة فعّالة للأصول وجدولة ذكية وتوزيعًا دقيقًا، ما يؤدي إلى تعبئة أسرع للفرق وتحسين الاستعداد للطوارئ.

كما يتيح ibm maximo mobile تبسيط عمليات الفحص وقوائم التحقق. على سبيل المثال، يمكن دمج عمليات الفحص المحمول مع IBM Maximo Visual Inspection، الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف التلقائي عن مشكلات الفحص البصري.

4. إدارة الغطاء النباتي:

تقدم منصة IBM Environmental Intelligence Suite لإدارة الغطاء النباتي معارف مدعومة بالذكاء الاصطناعي حول نمو النباتات، باستخدام بيانات الأقمار الصناعية وLiDAR بوضع Geiger مع معلومات الطقس، لمساعدة مرافق الخدمات على اتخاذ قرارات أكثر وعيًا.فعلى سبيل المثال، يمكن تحديد أولويات تقليم الأشجار قبل العواصف بناءً على مدى أهميتها.

مع استمرار تفاقم الطقس القاسي والأحداث المناخية، تحتاج مرافق الخدمات إلى الأدوات اللازمة للتغلب على التحديات الشاملة في القطاع وتعزيز جاهزيتها لمواجهة الأحوال الجوية القاسية. باستخدام البيانات والذكاء الاصطناعي والمعلومات المتقدمة وغيرها، يمكن أن تكون حلول المرونة لدى عملاء IBM خيارًا فعالاً للحفاظ على استمرار إمدادات الكهرباء اليوم وضمان مرونة الشبكة غدًا.